AI大模型-提示工程学习笔记15—主动提示 (Active Prompt)

卷首语:我所知的是我自己非常无知,所以我要不断学习

写给AI入行比较晚的小白们(比如我自己)看的,大神可以直接路过无视了。

主动提示 (Active Prompt) 是一种结合了主动学习(Active Learning)和提示工程(Prompt Engineering)的技术,旨在通过迭代地选择最有信息量的样本进行标注,并利用这些标注样本来优化大语言模型(LLM)的提示,从而提高 LLM 在特定任务上的性能。与传统的提示工程方法不同,Active Prompt 不仅仅关注提示的设计,还关注如何选择最有价值的样本来构建提示,从而更有效地利用有限的标注资源。

以下是对 Active Prompt 技术的详细解读:

1. 主动提示的核心思想

(1) 传统提示工程的局限性
  • 传统的提示工程通常依赖于人工设计的少量示例(few-shot examples)来构建提示。
  • 这些示例的选择通常是随机的或基于经验的,可能无法充分利用标注数据。
  • 对于复杂的任务,少量示例可能不足以让 LLM 掌握任务的规律。
(2) 主动学习的引入
  • 主动学习是一种机器学习方法,旨在通过选择最有信息量的样本进行标注,从而减少标注成本,提高模型性能。
  • Active Prompt 将主动学习的思想引入提示工程,通过迭代地选择最有价值的样本来构建提示。
(3) Active Prompt 的解决方案
  • Active Prompt 通过一个"选择器"(Selector)来评估未标注样本的信息量。
  • 选择器会选择信息量最大的样本进行标注,并将这些标注样本添加到提示中。
  • 通过迭代地选择和标注样本,Active Prompt 可以逐步优化提示,提高 LLM 的性能。

2. Active Prompt 的工作流程

Active Prompt 的工作流程可以分为以下几个步骤:

(1) 任务定义
  • 明确任务的目标和评估指标。
  • 例如:
    • 任务:情感分类(将文本分为正面、负面或中性)。
    • 评估指标:准确率、F1 分数。
(2) 初始提示
  • 提供一个初始提示,可以包含少量示例或不包含示例。

  • 例如:

    复制代码
    初始提示:请判断以下文本的情感:
(3) 未标注样本集
  • 准备一个未标注的样本集。

  • 例如:

    复制代码
    未标注样本:
    - "这部电影太棒了!"
    - "我对这个产品非常失望。"
    - "天气预报说明天会下雨。"
(4) 选择器 (Selector)
  • 使用选择器评估未标注样本的信息量。
  • 选择器的实现方法可以包括:
    • 不确定性采样 (Uncertainty Sampling):选择 LLM 预测最不确定的样本。
    • 多样性采样 (Diversity Sampling):选择与已标注样本差异最大的样本。
    • 预期模型变化 (Expected Model Change):选择预计对模型影响最大的样本。
(5) 样本标注
  • 对选择器选出的样本进行人工标注。

  • 例如:

    复制代码
    标注样本:
    - "这部电影太棒了!" (正面)
    - "我对这个产品非常失望。" (负面)
(6) 提示更新
  • 将标注样本添加到提示中,更新提示。

  • 例如:

    复制代码
    更新后的提示:
    请判断以下文本的情感:
    - "这部电影太棒了!" (正面)
    - "我对这个产品非常失望。" (负面)
(7) 迭代优化
  • 重复步骤 (4) - (6),迭代地选择、标注和更新提示,直到满足停止条件(如达到预定的标注预算或性能目标)。

3. Active Prompt 的关键组件

Active Prompt 的实现通常包括以下关键组件:

(1) 大语言模型 (LLM)
  • LLM 是 Active Prompt 的核心,负责执行任务和评估样本的不确定性。
(2) 选择器 (Selector)
  • 选择器负责评估未标注样本的信息量,并选择最有价值的样本进行标注。
(3) 标注器 (Annotator)
  • 标注器负责对选择器选出的样本进行标注。
  • 通常是人工标注,也可以是自动标注(如使用另一个更强大的模型)。
(4) 提示构建器 (Prompt Builder)
  • 提示构建器负责将标注样本添加到提示中,更新提示。
(5) 迭代控制器 (Iteration Controller)
  • 迭代控制器负责控制迭代过程,决定何时停止迭代。

4. Active Prompt 的优势

(1) 提高标注效率
  • Active Prompt 通过选择最有信息量的样本进行标注,减少了标注成本,提高了标注效率。
(2) 提升 LLM 性能
  • 通过迭代地优化提示,Active Prompt 可以提高 LLM 在特定任务上的性能。
(3) 适应复杂任务
  • 对于复杂的任务,Active Prompt 可以通过选择更多样、更具代表性的样本来构建提示,从而更好地捕捉任务的规律。
(4) 减少偏差
  • 通过主动选择样本,Active Prompt 可以减少由于样本选择偏差导致的模型偏差。

5. Active Prompt 的局限性

尽管 Active Prompt 有许多优势,但它也存在一些局限性:

(1) 选择器设计的挑战
  • 选择器的设计对 Active Prompt 的效果至关重要。
  • 如果选择器不能准确评估样本的信息量,可能会导致选择次优的样本。
(2) 冷启动问题
  • 在初始阶段,由于缺乏标注样本,选择器的效果可能不佳。
(3) 计算成本
  • Active Prompt 需要多次调用 LLM 来评估样本的不确定性,计算成本较高。
(4) 标注延迟
  • 由于需要人工标注,Active Prompt 的迭代过程可能会比较耗时。

6. Active Prompt 的应用场景

Active Prompt 技术适用于以下场景:

(1) 标注资源有限的任务
  • 当标注资源有限时,Active Prompt 可以通过选择最有价值的样本进行标注,提高标注效率。
(2) 复杂任务
  • 对于复杂的任务,Active Prompt 可以通过选择更多样、更具代表性的样本来构建提示,从而更好地捕捉任务的规律。
(3) 需要快速迭代的任务
  • 当需要快速迭代优化 LLM 性能时,Active Prompt 可以提供一种有效的迭代优化策略。
(4) 减少模型偏差
  • 当需要减少由于样本选择偏差导致的模型偏差时,Active Prompt 可以通过主动选择样本来缓解这个问题。

7. Active Prompt 与其他技术的比较

(1) 与传统提示工程的比较
  • 传统提示工程:通常依赖于人工设计的少量示例。
  • Active Prompt:通过主动学习选择最有信息量的样本来构建提示。
(2) 与主动学习的比较
  • 主动学习:通常应用于传统的机器学习任务,如分类、回归。
  • Active Prompt:将主动学习的思想应用于提示工程,优化 LLM 的提示。
(3) 与自洽性(Self-Consistency)的结合
  • 可以将 Active Prompt 与自洽性结合。在评估样本不确定性时,可以考虑 LLM 在多次采样中的一致性。

主动提示 (Active Prompt) 是一种结合了主动学习和提示工程的技术,旨在通过迭代地选择最有信息量的样本进行标注,并利用这些标注样本来优化 LLM 的提示,从而提高 LLM 在特定任务上的性能。它的核心优势在于:

  • 提高标注效率。
  • 提升 LLM 性能。
  • 适应复杂任务。
  • 减少偏差。

尽管 Active Prompt 面临选择器设计、冷启动问题等挑战,但它在标注资源有限、复杂任务、需要快速迭代等场景中的应用潜力巨大。未来,随着主动学习和提示工程技术的不断发展,Active Prompt 有望在更多领域发挥重要作用。

Active Prompt 的核心理念------主动选择最有价值的样本来构建提示,为提示工程提供了新的思路,也为大语言模型的应用开辟了更广阔的可能性。

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